Compra agéntica: ¿estamos preparados para comprar con IA?

La compra agéntica se ha convertido en uno de los grandes temas de conversación del comercio electrónico. Las grandes tecnológicas como Google y  OpenAI están desarrollando sistemas que permitirán realizar una parte o la totalidad del proceso de compra sin necesidad de navegar por diferentes tiendas online.

Por poneros un ejemplo, imaginemos que necesitamos unas zapatillas de running, y simplemente le pedimos a un agente que encuentre el modelo con mejor relación calidad-precio, teniendo en cuenta nuestras necesidades, las opiniones de otros compradores y nuestro presupuesto. El agente investiga, compara alternativas, comprueba la disponibilidad e incluso gestiona la compra.

Una de las grandes incógnitas del futuro del ecommerce viene, precisamente, de si el grueso de los consumidores va a permitir que una tecnología realice el proceso de compra por ellos (a pesar de que hay muchas empresas que están haciendo presión para que se convierta en una realidad).

La compra agéntica ya está en marcha

Antes de hablar de su impacto, debemos diferenciar tres escenarios.

• El primero es utilizar la inteligencia artificial para investigar los  productos que nos interesan. 

• El segundo consiste en utilizarla para facilitar el proceso de compra. El consumidor decide qué producto quiere y el agente se encarga de gestionarlo, aunque la transacción final la realiza el cliente.

• En el tercero, el usuario establece unas condiciones específicas del producto y delega en el agente tanto la selección como su compra. El consumidor no interviene en ninguna parte del proceso salvo en las especificaciones iniciales.

Los tres escenarios utilizan inteligencia artificial para influir en el proceso de compra, pero requieren niveles de confianza diferentes. Y los datos nos muestran la adopción actual de esta realidad:

• Según una investigación de YouGov realizada en diciembre de 2025 entre 1.287 adultos estadounidenses, el 65 % confiaba en la IA para comparar precios, mientras que únicamente el 14 % confiaba en ella para realizar pedidos en su nombre.

• Otro estudio de Gartner, publicado en mayo de 2026, encontró que solo el 11 % de los consumidores estadounidenses encuestados estaba dispuesto a permitir que una IA tomase decisiones de compra.

La confianza del consumidor determinará la velocidad de adopción

El consumidor, al realizar una compra online, tiene en cuenta varios factores, como las características del producto que quiere comprar, que el vendedor sea fiable, que recibirá su pedido y que podrá reclamar en caso de que la compra no le satisfaga.

Cuando incorporamos un agente de inteligencia artificial, añadimos un intermediario al proceso de compra. Esto plantea dudas sobre las fuentes de información, su capacidad para detectar vendedores fraudulentos o reseñas manipuladas, y qué ocurre si compra un producto equivocado.

Los agentes pueden malinterpretar cierta información, utilizar datos desactualizados o verse afectados por contenidos maliciosos diseñados para alterar su comportamiento. Por ejemplo, ChatGPT puede obtener información de productos de las propias tiendas y de proveedores externos o feeds. Si una tienda modifica un precio en la página de producto, ese cambio puede que no esté reflejado en las fuentes que consulta la IA, provocando que recomiende un precio de producto desactualizado.

Sin embargo, los agentes también nos podrían ayudar a reducir algunos riesgos de las compras online. Por ejemplo, un sistema diseñado para comprobar la identidad de los vendedores, revisar las condiciones de compra o limitar las transacciones a comercios autorizados podría evitar algunos errores que cometemos cuando compramos.

Pero para confiar en un agente necesitamos saber qué decisiones puede tomar, establecer límites de gasto y entender por qué ha elegido un producto, así como saber cómo corregir un pedido incorrecto, o evitar que realice compras no autorizadas.

La confianza, además, varía según el tipo de producto porque no es lo mismo delegar la reposición mensual de un detergente que permitir que una IA compre un portátil de 1.500 €.

De hecho, una investigación de Worldpay publicada en 2026 encontró que, entre los consumidores abiertos a utilizar agentes de IA durante sus compras, el 59 % quería seguir aprobando individualmente cada transacción.

¿Quién decide qué productos recomienda un agente de inteligencia artificial?

Actualmente, los consumidores ya utilizamos plataformas que condicionan los productos que descubrimos. Google ordena los resultados de búsqueda y los marketplaces establecen sus propios sistemas de clasificación entre visibilidad orgánica y espacios para productos patrocinados.

Ahora imaginemos que le pedimos a un agente que encuentre el portátil con mejor relación calidad-precio. ¿Qué significa exactamente mejor? Podría priorizar el precio, la potencia, la fiabilidad del fabricante, las opiniones de otros compradores o la calidad del servicio posventa.

Pero también aparece una cuestión comercial. ¿Qué sucede si las plataformas que desarrollan estos agentes mantienen acuerdos económicos con determinados fabricantes o distribuidores?

OpenAI declara que los resultados orgánicos de productos en ChatGPT se seleccionan independientemente de sus acuerdos comerciales y que la publicidad no influye en esas recomendaciones. Sin embargo, las declaraciones de una empresa no sustituyen a una auditoría independiente de sus sistemas de recomendación.

Si un agente recomienda un producto y ejecuta la compra, el consumidor puede desconocer qué otras opciones se han descartado y por qué. Por eso es importante que las plataformas sean transparentes sobre los criterios que utilizan para seleccionar los productos.

La Unión Europea dispone de instrumentos como la Digital Markets Act y la Digital Services Act para abordar determinadas prácticas de autopreferencia, competencia y transparencia publicitaria. Su aplicación a los diferentes modelos de comercio agéntico dependerá de cómo operen las plataformas y de las obligaciones legales que les correspondan.

En cualquier caso, cuanta más capacidad de decisión tengan los agentes, más importante será conocer los intereses que pueden condicionar sus recomendaciones.

La compra agéntica también puede transformar la manera de competir de las marcas

Durante años, las tiendas online han trabajado para diferenciarse mediante el diseño, la experiencia de usuario, el contenido, la atención al cliente y la construcción de marca. Estos elementos van a seguir siendo importantes, pero su influencia podría cambiar cuando un agente se convierta en el principal intermediario de compra.

Pensemos en dos ecommerce que venden exactamente el mismo ordenador.

• El primero, de una marca reconocida en el mercado, tiene una web muy cuidada, rápida y con una muy buena experiencia de compra.

• El segundo tiene una web más sencilla, pero ofrece el mismo producto a un precio más bajo y con mejores condiciones de envío.

Si el consumidor delega la compra en un agente que prioriza el precio, la disponibilidad y las condiciones de compra, el segundo comercio tiene ventaja, ya que el usuario no visita ninguna de las dos tiendas para decidir dónde comprar. Quizás, si hubiese visitado ambas webs, la elección no estaría tan clara.

No os equivoquéis, no quiero decir que la marca o el diseño vayan a dejar de tener importancia en la decisión de compra, sino que el peso de cada factor puede cambiar. Por ejemplo, un agente no va a valorar el atractivo visual de una tienda como lo haría un consumidor, pero sí que podría tener en cuenta su reputación, las condiciones de compra o el servicio posventa.

Esto supone un cambio para los ecommerce que basan parte de su diferenciación en el diseño y la experiencia visual de su web, ya que ese valor no se transmite cuando el consumidor no entra en la web. Por otro lado, otros factores como promociones, facilidad para que los agentes accedan a la información de los productos, mejores condiciones de venta, pueden adquirir una mayor relevancia.

¿Qué papel tendrán el SEO y el GEO en el ecommerce agéntico?

La aparición de los nuevos intermediarios impulsa la necesidad de trabajar la visibilidad orgánica, ya que ampliamos el terreno en el que las empresas necesitan ser encontradas, comprendidas y consideradas (rastreo, indexación y autoridad).

Actualmente, tanto Google como OpenAI están desarrollando infraestructuras para facilitar la comunicación entre comercios y sistemas de inteligencia artificial.

• Google presentó en enero de 2026 el Universal Commerce Protocol (UCP), orientado a conectar diferentes fases del proceso de compra, desde el descubrimiento hasta la transacción.

• OpenAI, por su parte, ha desarrollado el Agentic Commerce Protocol (ACP), que permite compartir información estructurada de productos y facilitar su descubrimiento en ChatGPT.

Estos desarrollos nos indican que las plataformas están preparando sus sistemas para incorporar estas nuevas experiencias comerciales.

Desde el SEO y la optimización de la visibilidad en sistemas de IA (habitualmente llamada GEO), hay varias áreas que deberíamos empezar a trabajar.

Información de producto estructurada, completa y actualizada

Para que los agentes puedan interpretar correctamente la información de una tienda, debemos facilitarles todos los datos posibles sobre sus productos, como títulos, descripciones, identificadores, atributos, variantes, precios, disponibilidad y condiciones de venta. Para ello, es importante implementar datos estructurados, mantener los feeds de producto actualizados y evitar contradicciones entre las fichas y las distintas fuentes de información.

Tanto Google Merchant Center como las especificaciones de feeds comerciales de OpenAI muestran la importancia de estos datos para sus respectivas experiencias de compra.

Contenidos que ayuden a comparar y tomar decisiones

Si los consumidores utilizan la IA para investigar productos, los ecommerce necesitan ofrecer información que responda a sus necesidades.

Las comparativas, las diferencias entre modelos, las recomendaciones según el uso y las explicaciones sobre ventajas y desventajas ayudan al consumidor a tomar decisiones y facilitan que las herramientas de IA encuentren e interpreten esa información.

Reputación, opiniones y confianza

Las opiniones de otros compradores, la reputación del vendedor y las condiciones de devolución pueden influir en las recomendaciones de los agentes. De hecho, OpenAI recomienda en sus conceptos clave para comercios añadir al feed atributos como las reseñas y las «señales de rendimiento», que según la propia empresa mejoran el posicionamiento, la relevancia y la confianza del usuario. Su especificación de feeds contempla, por ejemplo, el número de reseñas y la valoración media de cada producto y de la propia tienda.

De todas formas, aunque sabemos que estos datos pueden utilizarse, todavía desconocemos qué peso tienen en las recomendaciones frente a otros factores como el precio o la disponibilidad.

Accesibilidad técnica e integración comercial

A la capacidad de rastrear una web, interpretar su contenido y acceder a datos fiables debemos sumar nuevas posibilidades de integración mediante feeds, APIs y protocolos comerciales.

No todos los ecommerce necesitarán implementar estas tecnologías, sino que la decisión dependerá de su plataforma, catálogo, mercado y recursos disponibles.

Medición y adaptación

Necesitamos hacer seguimiento del tráfico que llega desde sistemas de IA, qué comportamiento tiene, qué conversiones genera y cómo evoluciona este canal frente a otros.

También debemos analizar la presencia de nuestros productos y marcas en respuestas, teniendo en cuenta que las recomendaciones pueden variar según la consulta y el contexto.

Y debemos tener en cuenta que la influencia de la IA en una decisión de compra no siempre quedará reflejada en las herramientas de analítica (problemas de atribución). Por ejemplo, un consumidor puede investigar sobre libros en ChatGPT y terminar comprando días después a través de una búsqueda de marca en Google. Por eso debemos combinar los datos de tráfico y conversión con otras formas de investigación del comportamiento del consumidor como encuestas postcompra.

¿Estamos ante una revolución del ecommerce o ante una nueva promesa tecnológica?

Probablemente todavía sea demasiado pronto para saber hasta dónde llegará la compra agéntica. Las investigaciones que hemos analizado muestran que los consumidores están más dispuestos a utilizar la IA para investigar y comparar productos que a delegar completamente sus compras, aunque esto no significa que su comportamiento no vaya a cambiar en los próximos años.

A futuro, es posible que la compra autónoma tenga una mayor aceptación en productos habituales o compras recurrentes. Sin embargo, en decisiones más importantes, como comprar un coche o un ordenador, podemos preferir que la IA nos ayude a investigar y comparar alternativas, pero siempre manteniendo nosotros la decisión final.

Por eso, más que preguntarnos si la compra agéntica terminará imponiéndose, creo que debemos observar en qué tipos de compras estarán dispuestos los consumidores a delegar sus decisiones y cuánto tiempo llevará esa transición.